Учитывая вышесказанное, стоит заметить: агентное моделирование – исключительно смелое занятие, и в группах, работающих в этой области, часто собраны звезды из лучших и ярчайших представителей различных дисциплин. Однако даже при наличии всей этой интеллектуальной элиты их усилия часто подрываются нехваткой данных. «Даже в случае H1N1 довольно сложно получить детальные географические данные о том, кто, когда и где заболел, – жалуется Грефенстетте. – И вы не поверите, насколько сложно получать данные о всплесках болезни, имевших место в прошлом».

Во время разговора с участниками команд в Чикаго и Питтсбурге я иногда вспоминаю о красивых новых торговых центрах в Китае. Центрах, в которых есть невероятные интерьеры – римские колонны, американские горки и венецианские каналы, – но нет посетителей или магазинов-арендаторов. Исследователи из обеих команд уже пришли к некоторым невероятно полезным и действенным заключениям. Например, доктор Грефенстетте вычислил, что закрытие школ может приводить к неблагоприятным последствиям, если происходит слишком быстро или слишком ненадолго, а команда из Чикагского университета пришла к выводу, что необычно большое количество случаев заболеваний MRSA-инфекцией в центральной части Чикаго было вызвано перемещением людей в окружную тюрьму Кук и из нее. Однако по большей части модели заточены под создание прогнозов на будущее и готовы использовать данные, которых еще нет.

Модели, основанные на методах агентного моделирования, в отличие от методов, используемых при создании прогноза погоды, которые могут уточняться ежедневно, сложно протестировать. Вспышки серьезных заболеваний возникают не так уж часто. И даже хорошие модели могут пасть жертвой собственного успеха из-за присущего им свойства самоотмены. В данном случае правильное предсказание будущего способно изменить ход событий: будущее станет значительно более благоприятным. Представьте себе, что модель говорит о том, что некое действие – например, закрытие школ в одном графстве – может оказаться очень эффективным. И это действие срабатывает! Распространение болезни в условиях реального мира замедляется. Но это же заставляет модель выглядеть в ретроспективе слишком пессимистичной.

Именно поэтому команды из Питтсбурга и Чикаго не решаются использовать свои модели для создания конкретных предсказаний. Другие ученые были менее осторожны в преддверии всплеска свиного гриппа 2009 г., и кое-кто выдал достаточно плохие предсказания {533} , иногда значительно недооценивая масштабы распространения гриппа.

В настоящее время работа команд ограничена в основном тем, что коллега доктора Даума Чип Масал называет «моделирование для глубокого понимания». Иными словами, агентное моделирование может помочь нам проводить эксперименты, позволяющие больше узнать об инфекционном заболевании, но пока что маловероятно, что они помогут предсказать их всплеск.

Итак, оказалось, что две последние и значительные волны страхов, вызванных гриппом в Соединенных Штатах, оказались достаточно беспочвенными. В 1976 г. не наблюдался всплеск заболеваний, вызванных вирусом N1H1, за исключением случаев в Форт-Дикс, а программа массовой вакцинации президента Форда начала казаться чрезмерной. В обоих случаях прогнозы правительства относительно масштабов вспышки заболевания были достаточно неточными.

Но при этом нет никакой гарантии, что ошибка не повторится в следующий раз, когда придет грипп. Адаптировавшийся к человеческому организму штамм птичьего гриппа H5N1 мог убить сотни миллионов людей. Он распространялся так же легко, как и H1N1 версии 2009 г., однако его расчетная смертность была вполне сопоставима с версией 1918 г., и могло бы погибнуть 1,4 млн американцев. Имеются также потенциальные угрозы со стороны других вирусов, например вируса атипичной пневмонии SARS и даже оспы, уничтоженной в мире к 1977 г., но которая теоретически может вновь оказаться среди нас (например, в виде биологического оружия, примененного террористами) и способна убить миллионы. По определению, самые серьезные эпидемии могут прогрессировать крайне быстро. В 2009 г. штамму H1N1 потребовалось около недели, чтобы из болезни, не замечаемой медицинским сообществом, превратиться в болезнь, потенциально способную убить миллионы людей.

Эпидемиологи, с которыми я общался перед написанием этой главы, – в отличие от своих коллег в других областях – отлично представляют себе ограничения, присущие их моделям. «Было бы глупо заниматься предсказаниями, основываясь на трех точках данных, – сказал мне Марк Липсиц, имея в виду пандемии гриппа в 1918, 1957 и 1968 гг. – Все, что вы можете сделать, – это распланировать различные сценарии». Если вы не можете создать хороший прогноз, то будет крайне неправильным притворяться, что это вам под силу. Я подозреваю, что эпидемиологи и другие представители медицинского сообщества понимают это благодаря своей приверженности клятве Гиппократа. Primum non nocere – Прежде всего не навреди.

Представители медицинской профессии выполнили большое количество работ, касающихся правильного и неправильного использования статистических моделей и надлежащей роли прогнозов {534} . Я не хочу сказать, что прогнозы экономистов (в отличие от прогнозов эпидемиологов) не основаны ни на чем. Однако вследствие довольно тесной связи медицины с вопросами жизни и смерти врачи склонны к осторожности. В области их деятельности глупые модели способны привести к смерти людей. И знание этого факта обладает отличным отрезвляющим эффектом.